物聯(lián)網(wǎng)智慧安監(jiān)技術(shù)

第1章 緒論
1．1 何為物聯(lián)網(wǎng)智慧安監(jiān)技術(shù)
1．2 危化品泄漏監(jiān)管現(xiàn)狀
1．3 ?；瘹怏w物聯(lián)網(wǎng)智慧監(jiān)測定位
1．4 基于物聯(lián)網(wǎng)的?；瘹怏w監(jiān)測定位算法
1．4．1 基于經(jīng)典概率估計(jì)的定位算法
1．4．2 基于貝葉斯推理的定位算法
1．4．3 基于非線性濾波估計(jì)的定位算法
1．4．4 基于智能優(yōu)化算法的定位算法
1．5 課題研究背景及結(jié)構(gòu)安排
1．5．1 本書研究背景
1．5．2 本書的結(jié)構(gòu)安排
第2章 ?；瘹怏w物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測定位關(guān)鍵問題
2．1 引言
2．2 ?；瘹怏w擴(kuò)散理論及模型
2．2．1 氣體擴(kuò)散影響因素
2．2．2 高斯氣體擴(kuò)散模型
2．2．3 基于湍流擴(kuò)散理論的氣體擴(kuò)散模型
2．3 基于物聯(lián)網(wǎng)的智能協(xié)作信息處理框架
2．3．1 經(jīng)典分布式估計(jì)算法
2．3．2 物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測結(jié)點(diǎn)調(diào)度與規(guī)劃策略及自組織通信
2．4 ?；瘹怏w泄漏安全監(jiān)測與定位性能評價(jià)
2．4．1 定位誤差和收斂速度
2．4．2 運(yùn)算復(fù)雜度
2．4．3 系統(tǒng)容錯(cuò)性和自適應(yīng)性
2．4．4 結(jié)點(diǎn)功耗和生命周期
2．5 本章小結(jié)
第3章 ?；瘹怏w物聯(lián)網(wǎng)智慧監(jiān)測定位系統(tǒng)
3．1 引言
3．2 ?；瘹怏w智慧監(jiān)測定位系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
3．2．1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)需求分析
3．2．2 總體設(shè)計(jì)方案
3．3 ?；瘹怏w環(huán)境感知監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)
3．3．1 氣體傳感器分類及選型
3．3．2 ?；瘹怏w環(huán)境感知監(jiān)測系統(tǒng)硬件電路設(shè)計(jì)
3．3．3 電源選型及硬件電路設(shè)計(jì)
3．3．4 危化氣體環(huán)境感知系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)
3．4 無線通信網(wǎng)關(guān)模塊設(shè)計(jì)
3．4．1 網(wǎng)關(guān)總體結(jié)構(gòu)及運(yùn)行流程
3．4．2 網(wǎng)關(guān)硬件設(shè)計(jì)
3．4．3 網(wǎng)關(guān)軟件設(shè)計(jì)
3．5 智慧監(jiān)測定位終端系統(tǒng)設(shè)計(jì)
3．6 本章小結(jié)
第4章 基于序貫分布式卡爾曼濾波算法的?；瘹怏w監(jiān)測定位
4．1 引言
4．2 ?；瘹怏w擴(kuò)散的模型描述
4．2．1 氣體的擴(kuò)散和測量模型
4．2．2 氣體擴(kuò)散過程的狀態(tài)空間模型描述
4．3 基于序貫分布式卡爾曼濾波算法的定位
4．3．1 卡爾曼濾波理論
4．3．2 基于序貫擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的定位
4．3．3 基于序貫無跡卡爾曼濾波算法的定位
4．4 基于序貫卡爾曼濾波算法的?；瘹怏w監(jiān)測的定位
4．4．1 基于序貫卡爾曼濾波算法的?；瘹怏w監(jiān)測定位過程
4．4．2 基于序貫卡爾曼濾波算法實(shí)現(xiàn)危化氣體監(jiān)測定位
4．5 算法性能分析及仿真結(jié)果
4．5．1 仿真參數(shù)設(shè)定和性能指標(biāo)
4．5．2 仿真結(jié)果分析
4．6 本章小結(jié)
……
第5章 基于序貫最小均方差估計(jì)算法的?；瘹怏w監(jiān)測定位
第6章 能量均衡并行粒子濾波危化氣體監(jiān)測定位
第7章 高斯混合模型非線性濾波?；瘹怏w監(jiān)測定位
參考文獻(xiàn)